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基于不确定性SVR的有序多类风险预警模型

刘广利  吴永顺  
【摘要】:根据专家决策和结构风险最小化原则,构建了一种新的不确定性有序 SVR风险预警模型,可以解决训练点带有不确定性的有序回归问题.基于传统的有序SVR,首先构建了一个较为复杂的优化模型;该模型的约束条件比较多, 特别是在海量数据的情况下处理起来就更为麻烦,提出一个等价优化问题,并进行了由自然数到实数的推广,将复杂的模型转换为一个相对简单的优化模型;然后利用技巧将线性学习问题很自然地拓广到非线性情况,实现了从训练样本空间到高维特征空间的映射.棉花风险预警的数据试验表明模型有一定的实际应用价值.

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